In [1]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

sns.set(color_codes=True)
sns.set_context("paper",font_scale=2)
sns.set_style("white")


%matplotlib inline
In [3]:
dados = pd.read_csv('aptos_receita2.csv')

Análise Eleitoral Jovens 18 a 29 anos

Foi feita a análise dos candidatos de 18 a 29 anos do ano de 2020 com o objetivo de entender a distribuição do Fundo Eleitoral e uso do recurso por candidatura.

Para a análise foi utilizado dados de duas bases diferentes, uma na qual tinha o valor declarado de despesas máximas de campanha e outra com a descrição de receita dos 3 tipos de fundos.

Foi analisado 47.048 candidaturas, com 2.367 inaptas na situação de candidatura e 43.813 aptas da candidatura até as urnas. Tendo 242 com a situação em pleito inapta e 866 com situação inapta na urna

1. Perfil Candidaturas Aptas

Para a análise foi considerado candidaturas aptas aquelas que desde a situação de candidatura até a urna estavam deferidas ou deferidas com recurso.

Os candidatos aptos tem em média 25 anos,com as mulheres sendo a maioria entre 18 e 20 anos e já os homens entre 21 e 29 anos. Há mais homens se candidatando que mulheres e 52% dos candidatos são negros. A maioria dos candidatos se encontram em Minas Gerais, seguido de São Paulo e Bahia. E o partido com o maior número de candidatos é MOVIMENTO DEMOCRÁTICO BRASILEIRO e o com menor número de candidatos é o PARTIDO DA CAUSA OPERÁRIA.

1.1 Valor de despesas máxima de campanha

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1.2 Valor de despesas máximas de campanha não declarado

Dos 43813 candidatos considerados aptos há 777 que não declarou o valor de despesas máxima de campanha. Dentre esses 72% são homens e 54% declarados brancos. Esses candidatos se concentram em maoria em São Paulo seguido de Minas Gerais e o partido que mais tem candidatos que não declararam as despesas é o PARTIDO DOS TRABALHADORES.

1.3 Receita dos 3 tipos de fundo: Partidário, especial e outros

Foi realizado a soma e média por candidato para todas as receitas declaradas pelo mesmo e nos diferentes tipos de fundo. Assim, foi feita a análise da soma total dos fundos por candidato. Dos 43.813 candidatos aptos apenas 34.213 declararam suas receitas, destes 773 não declarou receita e nem despesas e 4 declararam receita mas não declararam o valor de despesas de campanha.

  • Descrição do Total de Fundos
Descrição Valores
count 34.213
mean 11.204
std 1.122970
min 0
25% 500
50% 1.251
75% 3.045
max 207.173700
  • Média do total de fundos por idade
Idade Médias
18 3007
19 3083
20 2551
21 3898
22 3155
23 3571
24 73820
25 4381
26 4721
27 8899
28 5631
29 6382

Dos 34.213 candidatos que declararam receita, 33.816 tiveram o total de fundos declarados até 50.000 reais. 386 candidatos declaram receita entre 50.000 e 1 milhão, tendo em torno de 7 candidatos que declararam mais de 1 milhão e 1 candidata que declarou mais de 200 milhões. Com isso foi analisado os candidatos que tiveram declarados até 50.000 reais e considerando esses outros candidatos como outliers; sugerindo então a exclusão do fundo outros da soma total de fundos para tratar essas anomalias, porém fazendo uma análise apenas para esses.

  • Comportamento dos dados dos 3 tipos de fundo

    Descrição | Partidario | Especial | Outros --------- | ------------ | --------- | ------ count | 34213 | 34213 | 34213 mean | 142 | 2697 | 8364 std | 4522 | 78839 | 1120108 min | 0 | 0 | 0 25% | 0 | 0 | 140 50% | 0 | 0 | 605 75% | 0 | 889 | 1700 max | 552079 | 9905320 | 207173700

  • Boxplot Total de Fundos
In [4]:
fig = px.box(dados, y='soma_total')
fig.show()

  • TOTAL DE FUNDOS POR RAÇA

    A sugestão da análise é considerar pretos e pardos como negro

In [7]:
fig = px.box(dados, x= 'DS_COR_RACA', y='soma_total')
fig.show()
  • TOTAL DE FUNDOS POR GÊNERO
In [8]:
fig = px.box(dados, x= 'DS_GENERO', y='soma_total')
fig.show()
  • TOTAL DE FUNDOS POR UF
In [9]:
fig = px.box(dados, x= 'SG_UF', y='soma_total')
fig.show()
  • TOTAL DE FUNDOS POR PARTIDO
In [10]:
fig = px.box(dados, x= 'NM_PARTIDO', y='soma_total')
fig.show()